1.1随机现象与统计规律性 一、概率论是研究随机现象的数量规律的数学分枝所谓随机现象,就是在基本条件不变的情况下各次实验或观察会得到不同的结果的现象,而且这一结果是不能准确预料的

教学内容及教学过程 虚位移原理的应用 例题一如教材P113例4-1 F2 线 K JorB (b) 1、确定研究对象,画出受力图 2、确定自由度,选定广义坐标 确定自由度,选定广义坐标的主要目的在于确定广义坐标的数量,并利用数学关系确定各处的虚 位移及其关系,此处的广义坐标只有一个,即

定义1设IRn中的向量组A:a1,2,…an 线性无关,β是IR中中任一向量, 则,a1,a2,…,an线性相关(因为这 是n+1个n维向量,向量个数大于向量维数),于 是根据第三章第二节定理2知道向量可以用a1, a2…a唯一线性表示 =k1a1+k2a2++knan 我们称向量组A:a1,a2,…,an为空间 IR的一组基(basis),把数k1k2,k称为 向量在基a1,a2,…,an下的坐标

5.1 向量空间的定义 一、向量空间概念的引入 二、向量空间的定义 三、向量空间的例子 四、向量空间的基本性质 5.2 向量的线性相关性 5.3 基维数和坐标 一. 基 二. 维数 三. 关于基和维数的几个结论 四. 坐标 五. 过渡矩阵及向量在不同基下坐标的关系 六. 过渡矩阵的性质 5.4 子空间 5.5 向量空间的同构 第六章 线性方程组 6.1 消元解法 6.3 齐次线性方程组解的结构 6.4 一般 线性方程组解结构 6.5 秩与线性相关性 6.6 特征向量与矩阵的对角化 第七章 线性变换 7.1 线性变换的定义及性质 7.2 线性变换的运算 7.3 线性变换的矩阵 7.4 不变子空间 7.5 线性变换的本征值和本征向量 第八章 欧氏空间 8.1 欧氏空间的定义及基本性质 8.2 度量矩阵与正交基 8.3 正交变换与对称变换 8.4 子空间与正交性 8.5 对称矩阵的标准形

针对粗糙集理论中属性约简问题,提出了一种基于扫描向量的属性约简方法.根据粗糙集理论知识,定义了一个新概念——差别向量,利用差别向量将信息表转换成差别向量组;根据差别向量的结构特征,定义了差别向量加法法则;运用这个加法法则仅需对差别向量组扫描一次,就可以形成结构简洁却能代表原信息表属性特征的扫描向量.以扫描向量中的属性频率项作为属性约简搜索的启发信息,提高了属性约简效率.数值实例及数据库测试的结果表明该属性约简算法是有效可行的

燃烧过程的化学反应 燃烧空气量的计算 理论空气量 燃烧温度计算 —燃烧温度的几种表示方法 —理论空气量 烟 风比热容和焓及燃烧温 —实际空气量和过量空气系数 —漏风系数和空气平衡 —烟、风比热容和焓及燃烧温 度的计算 漏风系数和空气平衡 燃烧检测及燃烧效率 燃烧烟气量的计算 —理论烟气量的计算 完全燃烧时的实际烟气量计算 —烟气成分的测定 —燃烧方程式 —不完全燃烧时烟气量的计算 —烟气中三原子气体容积分数和 —过量空气系数的检测计算 —燃烧效率及不完全燃烧损失 飞灰浓度计算

根据热力学相关理论,计算了铁基中Ti和Mo的相互作用系数.结合相关固溶量理论计算方法,对含不同量Mo和Ti的Ti-Mo微合金钢中Ti(C,N)在800℃到1300℃的奥氏体温度区固溶析出量进行了理论计算.分析计算结果发现:Mo可降低Ti在铁基中的活度,抑制Ti的析出,但影响较小,影响程度随着温度的升高而减小;Ti含量相同时,影响程度随Mo含量的增大而增大;Mo含量相同时,影响程度随Ti含量的增大出现先增大后减小的现象.最后,与相关实验数据进行对比分析认为:Ti/C原子数比约为0.5时微合金钢力学性能最好,此时Mo含量对Ti(C.N)析出量的影响最大

皮尔格冷轧无缝钢管过程中为了获得性能较好的成品需要选择合理的送进量数值，本文以冷轧304不锈钢为研究对象，借助有限元模拟软件对不同送进量下的皮尔格冷轧过程进行了完整的仿真，对比分析了送进量对金属流动速度、轧制力、等效应力、残余应力及管材回弹的影响规律.结果表明轧制过程中孔型背脊和与轧辊接触的孔型侧壁处管材金属流动速度随送进量增加而增加，轧制力、等效应力及残余应力均随送进量的增加而增大，并且送进量的增大还会显著增加管材的回弹量.借助试验轧机对不同送进量下皮尔格冷轧管进行轧制试验，对试验得到的管材进行尺寸和残余应力测量，测量结果与有限元仿真结果基本一致，为皮尔格轧制过程不同送进量的选择提供依据

采用新型浇注料全组分流变仪,针对矾土基Al2O3-MgO质振动浇注料,测定了不同种类硅灰及其加入量、镁砂粉加入量、三聚磷酸钠加入量和不同粒度分布系数对流变性能的影响.研究结果表明:在振动条件下,全组分铝镁质振动浇注料具有Bingham流体的特征,并具有剪切稀化和正触变性.硅灰种类对浇注料的流变性有一定的影响.硅灰含量(质量分数3%~5%)对浇注料的流变性有较大影响,随着硅灰加入量的增大,浇注料的流变性逐渐变好.在实验的镁砂粉粒度下,镁砂粉含量(质量分数4%~12%)对浇注料的流变性影响较小.三聚磷酸钠加入量(质量分数0.13%~0.19%)对浇注料的流变性影响较大,随分散剂加入量的增加浇注料的流变性逐渐变好,在0.19%时又变差,最佳加入量为0.15%~0.17%.随粒度分布系数增大(0.23~0.31),浇注料所需的加水量逐渐降低,流变性逐渐变好,0.29以后变化不大.浇注料的流变性和流动性有较好的相关性.浇注料的流变性越好,流动性也越好

鉴别分析是一种进行统计鉴别和分组的技术手段。它可以就一定数量案例的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息,确定分组与其他多元变量之间 的数量关系,建立鉴别函数(discriminant function)然后便可以利用这一数量 关系对其他已知多元变量信息、但未知分组类型所属的案例进行鉴别分组。沿用 多元回归模型的称谓,在鉴别分析中称分组变量(grouping variable)为因变量, 而用以分组的其他特征变量称为鉴别变量( disciminant variable)或自变量。其 实,这里的自变量并不一定是真正的“原因变量,有时可能倒是真正的“结 果”或“反应”变量